计量经济学实习报告材料

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1、标准文案实验一截面数据一元线性回归模型（经典估计）【实验目的和要求】1、熟练运用计算机和Eviews软件进行计量经济分析，掌握一元线性回归模型的设定、普通最小二乘法求解及其检验方法；2、学习绝对收入假说消费理论的验证方法；3、在老师的指导下独立完成实验，并得到正确结果。【实验内容】1、对变量样本序列进行统计描述；2、设定一元线性回归模型的具体形式，预计回归系数的符号；3、用普通最小二乘法求解模型；4、对模型的解进行经济理论检验和统计检验；5、对模型进行结构分析；6、用模型进行预测分析。【实验数据】1、附表5，2

2、011年河南省18个省辖市城市居民消费支出CE与可支配收入DI数据。2、附表5，2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出LE与纯收入NI数据。大全标准文案【实验步骤】1.建立CE、DI组成图象，在一个坐标轴上显示两变量序列的线图，如下：CE、DI的线图不是近似直线。2.用evicws建立数据截面数据工作文件，创建CE.DI.LE.NI,输入样本数据；并进行统计描述。以下是CE、DI两变量的散点图:大全标准文案根据上图，可以看出，CE随着DI的增大，变化程度也很大，所以是线性相关。下面是LE与NI的线性相

3、关图：据以上图形所示，两变量的线图都不是近似直线。大全标准文案以上是LE、NI的散点图，LE随着NI的增大有很大的反应趋势。所以两变量线性相关。3.设定总体回归模型：CE=β1+β2DI+μ预测回归系数β1、β2的符号都是正号；LE=β1+β2NI+μ预测回归系数β1、β2的符号都是正号；4.用OLS法估计以CE为被解释变量、DI为解释变量的城市居民消费回归模型；以LE为被解释变量，NI为解释变量的农村居民消费回归模型。5.经济意义检验所估计参数β1=3510.472，β2=0.501352，说明可支配收入增加

4、1元，平均说来可导致城市居民消费支出增加0.501352元。大全标准文案5.拟合优度和统计检验通过以上的回归数据可知，可决系数为0.533019，说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好6.对回归系数的t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0，由上回归结果可以看出，估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SE(β1)=2058.070，t(β1)=1.705711:β2的标准误差和t值分别为SE（β2）=0.117317t(β2)=4.273477.取a=0,05，查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的

5、临界值为t0.025=2.119,t(β1)=1.7057＜t0.025=2.119，不拒绝H1,t(β2)=4.1735＞t0.025=2.119,拒绝H2.这表明，农村居民可支配收入对其消费水平有很大影响。8.经济意义检验所估计参数β1=275.9194，β2=0.606027，说明可支配收入增加1元，平均说来可导致乡村居民消费支出增加0.606027元。9.拟合优度和统计检验通过以上的回归数据可知，可决系数为0.766636，说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好:；10.对回归系数的t检验：针对H1:β

6、1=0和H2:β大全标准文案2=0，由上回归结果可以看出，估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SE(β1)=623.4453，t(β1)=0.442572；β2的标准误差和t值分别为SE（β2）=0.083590t(β2)=7.250000，取a=0,05，查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为t0.025=2.119,t（t(β1)=0.442572＜t0.025=2.119，不拒绝H1,t(β2)=7.250000＞t0.025=2.119,拒绝H2.这表明，农村居民可支配收入对其消费水

7、平有很大影响。10.城市居民的可支配收入相对较高，所以消费支出对收入一栏的程度较农村居民消费支出对可支配收入的程度低。实验二截面数据一元线性回归模型（异方差性）【实验目的和要求】1、掌握一元线性回归估计方程的异方差性检验方法；2、掌握一元线性回归估计方程的异方差性纠正方法；3、在老师的指导下独立完成实验，并得到正确结果。大全标准文案【实验内容】1、估计河南省城市居民消费支出CE依可支配收入DI的一元线性回归模型和农村居民生活消费支出LE与纯收入NI的一元线性回归模型；2、用图形法判断是否存在异方差性；3、用go

8、ldfield-quandt法检验是否存在异方差性；4、用white法检验是否存在异方差性；5、用ARCH法等检验是否存在异方差性；6、用加权最小二乘法消除异方差性。【实验数据】1、附表5，2011年河南省18个省辖市城市居民消费支出CE与可支配收入DI数据。2、附表5，2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出LE与纯收入NI数据。【实验步骤】1.用Eviews创建变量CE、D